No entanto, o que parecia ser uma utopia perfeita se tornou um verdadeiro desafio. Em meio à Indústria 4.0, os fabricantes vêm gerando muitos dados, o que fez essas informações acabarem sendo “desperdiçadas” graças à falta de plataformas que possam realmente aproveitar essas diversas fontes de dados e extrair insights abrangentes para melhorar a produtividade e, consequentemente, sua produtividade.
Tendo isso como base, o ponto crítico não está em gerar e coletar dados, mas sim, em ser capaz de extrair efetivamente valor deles. Entenda os impactos:
O comportamento da Indústria
Atualmente, os fabricantes buscam alcançar a verdadeira inteligência de negócios por meio da coleta, análise e compartilhamento de dados em todos os principais domínios funcionais. Isso porque, seguindo essa arquitetura, os sistemas de produção não se tornam apenas mais eficientes, mas também respondem em tempo hábil às mudanças nas necessidades dos negócios.
Ainda assim, mesmo com as vantagens que essas informações podem trazer, é preciso compreender a demanda que aparece por trás de toda essa tecnologia. Afinal, até mesmo os melhores bônus têm ônus e aqui não é diferente.
O Big Data
O Big Data é um grande conjunto de dados que precisam ser processados e armazenados. Na Indústria 4.0, ele vem de diversas fontes, como os projetos de um produto e/ou máquina, os dados de operação da máquina e seu sistema de controle, os dados a respeito da qualidade do produto, os registros das operações manuais realizadas pelas equipes, as informações sobre os custos de fabricação, as detecções de falhas, as informações de logística e os feedbacks dos clientes.
Algumas dessas fontes de dados são estruturadas, como sinais de sensor, outras são semiestruturadas, como registros de operações manuais, e outras são completamente não estruturadas, como arquivos de imagem. Em todos os casos, no entanto, a maioria deles não é utilizada ou é usada apenas para fins táticos muito específicos.
Por essa razão, muito está sendo frequentemente acumulado e, quanto mais se produz, menos espaço parece existir para armazenar todos esses itens.
O maior desafio: Extrair valor do Big Data
Um fator-chave para o motivo pelo qual o Big Data do setor 4.0 geralmente não é alavancado é a baixa interoperabilidade entre tecnologias, sistemas e tipos de dados incompatíveis, ou seja, a baixa capacidade do sistema se comunicar de forma transparente com outro.
Outro fator a ser considerado é a incapacidade dos sistemas de TI convencionais armazenarem, manipularem e administrarem volumes tão grandes de dados diversos que são gerados em alta velocidade.
Dessa maneira, o que as empresas exigem são plataformas de ponta que possam alavancar totalmente o valor do Big Data usando aprendizado de máquina, Inteligência Artificial e análise preditiva.
Expectativas futuras
Com a rápida disseminação da Internet das Coisas e de outros sensores, o volume e a velocidade dos dados só aumentarão, não apenas na Indústria 4.0, mas em geral.
Assim como outros setores adotaram tecnologias de ponta para extrair valor de Big Data, como a computação de borda, a computação em neblina, a computação em nuvem e assim sucessivamente, a Indústria 4.0 está abrindo caminho para análises de Big Data generalizadas.
Hoje, os fabricantes precisam de soluções que coletem, processem e produzam dados de diversas fontes e os mesclem para fornecer análises de perspectiva em tempo real. Ainda assim, o que é primordial é que essas soluções possam se integrar perfeitamente aos sistemas corporativos existentes, a fim de alinhar os processos de produção e qualidade aos principais objetivos de negócios.
Se você se interessa por esse tipo de informação, não deixe de conhecer o CEPEDI, um centro de pesquisa voltado para a consultoria, o treinamento e o desenvolvimento de projetos em PD&I.
Atuando na área de Tecnologia da Informação e Comunicação e também na indução e viabilização de trabalhos em engenharia de produção e no desenvolvimento de softwares, o instituto é credenciado no Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI) e com o Comitê da Área de Tecnologia da Informação (CATI).
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